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La singularité technologique
À partir des années 1990, constatant l'évolution exponentielle du progrès avec la loi de Moore, certains futurologues émirent l'hypothèse d'une singularité technologique, moment où l'IA prendrait l'ascendant sur l'être humain: on parle alors d'IA forte. Passé ce point, le progrès deviendrait incontrôlable, l'IA étant en capacité de s'améliorer elle-même. Sommes-nous au bord de cette singularité ?
Les limites de l'IA
Malgré les triomphes de DeepBlue et AlphaGo, la réponse est clairement non. Premièrement, parce que la loi de Moore arrive à bout de souffle: les transistors actuels se rapprochent de la taille des atomes qui constituent la matière, et ne pourront être miniaturisés au-delà.
Deuxièmement, parce que l'IA reste bien moins efficace que notre cerveau en termes de quantité d'énergie et de données. Alors qu'un enfant saurait reconnaître des races de chiens très proches à partir d'une photo de chacune d'elles, les algorithmes d'apprentissage supervisé les plus récents ont besoin de plusieurs milliers d'images et d'heures d'entraînement pour atteindre les mêmes performances.
Enfin, les algorithmes les plus performants peuvent parfois battre les êtres humains dans une tâche précise, mais sont bien loin d'atteindre la versatilité du cerveau humain: AlphaGo serait bien incapable de distinguer des races de chien.
Ces deux derniers points sont en fait très liés,
Puisqu'on n'a besoin des algorithmes que pour accomplir des tâches précises, ils sont avant tout conçus pour être spécialistes, et ne peuvent mettre à profit des connaissances externes comme le font les humains.
L'enfant qui apprend à distinguer deux races de chien triche par rapport à l'algorithme, car il s'aide de tout ce qu'il a appris depuis sa naissance. Du premier coup d'œil, il isole le chien de l'arrière-plan, identifie ses parties du corps et cherche ses spécificités, tandis que l'algorithme ne sait ni ce qu'est un chien, ni ce qu'est l'arbre devant lequel il est assis!
Vers l'IA forte
S'approcher d'une IA généraliste est un sujet de recherche majeur. C'est d'ailleurs le slogan des créateurs d'AlphaGo: Résoudre l'intelligence ». Et les progrès sont assez fulgurants: alors qu'AlphaGo ne savait jouer qu'au Go, son petit frère AlphaZero, mis au point un an plus tard, est suffisamment versatile pour battre AlphaGo au Go, mais également le champion du monde des algorithmes d'échecs, Stockfish!
Mais pour l'instant, le cerveau le plus versatile que l'on ait réussi à simuler est celui d'un... ver de terre. Et nous sommes encore bien loin d'atteindre la complexité du cerveau d'une souris. Les futurologues qui prévoient une singularité à l'horizon 2045 sont probablement bien optimistes...
Afficher en entierCommentaires récents
C'est un livre qui permet d'avoir une vision globale de ce qu'est l'IA actuelle, expliquant les principes et applications de ces algorithmes. C'est un très bon support pour comprendre leur logique de fonctionnement, sans toutefois rentrer dans les détails de leur formulation mathématiques. Même si les chapitres sont courts, utilisent des analogies et des schémas, le livre est peut-être un peu difficile a aborder pour un néophyte, comme les exemples ne constituent pas le gros du contenu. Mais il se lit très bien et peut permettre d’éclaircir certaines notions si on les a déjà vues une fois.
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Résumé
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